使用 .concat 创建 pandas 数据框时包含空系列

Question

更新：至少从 pandas 0.18.1 版开始，这不再是一个问题。连接空系列不再删除它们，所以这个问题已经过时了。

我想使用 .concat 从系列列表中创建一个 pandas 数据框。问题是，当其中一个系列为空时，它不会包含在结果数据框中，但是当我尝试使用多索引重命名其列时，这会使数据框成为错误的维度。 更新：这是一个例子......

import pandas as pd

sers1 = pd.Series()
sers2 = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
df1 = pd.concat([sers1, sers2], axis=1)

这会产生以下数据框：

>>> df1
0    a
1    b
2    c
dtype: object

但我希望它产生这样的结果：

>>> df2
    0  1
0 NaN  a
1 NaN  b
2 NaN  c

如果我在 ser1 中的任何位置放置一个 nan 值，它会执行此操作，但即使我的某些系列完全为空，这似乎也应该是自动实现的。

Answer 1

为级别传递参数就可以了。这是一个例子。一、方法不对：

import pandas as pd
ser1 = pd.Series()
ser2 = pd.Series([1, 2, 3])
list_of_series = [ser1, ser2, ser1]
df = pd.concat(list_of_series, axis=1)

产生这个：

>>> df
   0
0  1
1  2
2  3

但是如果我们给levels参数添加一些标签，它也会包含所有的空系列：

import pandas as pd
ser1 = pd.Series()
ser2 = pd.Series([1, 2, 3])
list_of_series = [ser1, ser2, ser1]
labels = range(len(list_of_series))
df = pd.concat(list_of_series, levels=labels, axis=1)

生成所需的数据帧：

>>> df
    0  1   2
0 NaN  1 NaN
1 NaN  2 NaN
2 NaN  3 NaN